Según el Banco Mundial, Los escándalos de corrupción extraen más de 2 billones de dólares al año de la economía mundial. haciendo de la corrupción una de las principales causas del lento crecimiento económico y la desigualdad socioeconómica. Ahora en un nuevo estudio, Los investigadores han demostrado que es posible predecir quién jugará un papel en los escándalos futuros modelando los escándalos actuales utilizando las redes. Los resultados pueden proporcionar una herramienta para detectar prácticas corruptas y reducir el alto costo de la corrupción para la sociedad.

Los investigadores, dirigido por Matjaž Perc en la Universidad de Maribor en Eslovenia y el Complexity Science Hub Vienna en Austria, junto a Haroldo V. Ribeiro de la Universidad de Maringá y coautores de otras dos universidades de Brasil, han publicado un artículo sobre su análisis de la corrupción política utilizando la ciencia de las redes en un número reciente de la Revista de redes complejas .

En su trabajo, los investigadores construyeron una red dinámica de 27 años de escándalos de corrupción política en Brasil, y utilizó el análisis de series de tiempo para estudiar cómo evoluciona la red a lo largo de los años. El modelo involucra más de 400 nodos que representan individuos, junto con vínculos que conectan a personas involucradas en el mismo escándalo, para un total de 65 escándalos bien documentados. En general, Los resultados mostraron que tales redes revelan una gran cantidad de información sobre las complejidades de los escándalos.

"A pesar de todas las probabilidades, yendo contra el velo del secreto que envuelve la corrupción, e ir en contra de las personas que hacen todo lo posible por permanecer en el anonimato y pasar desapercibidos, mostramos que la aplicación de métodos de ciencia de redes descubre la esencia del comportamiento políticamente corrupto, "Perc dijo Phys.org .

Entre los hallazgos se encuentran que los escándalos políticos generalmente aumentan y disminuyen en el tiempo con los ciclos electorales, que los escándalos a menudo involucran a pequeños grupos de aproximadamente 8 personas (presumiblemente porque los grupos más pequeños son más fáciles de ocultar), y que es posible identificar a personas que han jugado papeles centrales en múltiples escándalos.

Para probar el poder predictivo de la red, los investigadores aplicaron varios algoritmos diferentes para predecir los enlaces perdidos en función de la similitud entre los nodos. Descubrieron que los mejores algoritmos tienen un poder predictivo estadísticamente significativo, con más del 25% de los 10 principales enlaces predichos apareciendo en etapas futuras de la red de corrupción.

"Demostramos empíricamente que la corrupción se reduce a comportamientos egoístas en pequeños grupos que existen en redes jerárquicas de pequeños mundos, "Perc dijo." Observamos que el número de políticos involucrados en la corrupción aumenta con una ondulación oscilante que está vinculada al ciclo electoral de cuatro años en Brasil. También encontramos que solo unos pocos individuos bien vinculados dominan una estructura de red modular, que a menudo cambia repentinamente a medida que cambia el gobierno. Y ultimamente, Mostramos que los futuros 'socios en el crimen' pueden predecirse con precisión sobre la base de la estructura dinámica de las redes de corrupción. En breve, mostramos que el comportamiento políticamente corrupto revela casi todos sus secretos cuando se analiza en el ámbito de las redes de corrupción ".

En el futuro, los científicos planean aplicar estas técnicas a un problema con el que están muy familiarizados:la ética de la financiación de la investigación, particularmente en Eslovenia.

"El mayor desafío radica en obtener datos completos y confiables, "Perc dijo." Por lo tanto, podemos analizar a continuación las operaciones del sector público relativamente supervisadas en Eslovenia, desde la investigación financiada por el estado hasta el sistema nacional de premios, que parecen estar fuera de lugar en los últimos años. Estas operaciones no apoyan a jóvenes capaces a cambio de mantener felices a personas e instituciones completamente inútiles pero políticamente leales. Ojalá, nuestra investigación ayudará con la transición hacia un gasto sostenible y más meritocrático de los fondos públicos de investigación ".

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